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基于超寬帶系統(tǒng)的雙卡爾曼濾波定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對室內(nèi)復(fù)雜通信環(huán)境中對于移動目標(biāo)的循跡需求，設(shè)計了一種削弱非視距誤差的雙卡爾曼濾波器，將經(jīng)典卡爾曼濾波器與擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行級聯(lián)，并引入一種根據(jù)殘差分區(qū)調(diào)整卡爾曼濾波器協(xié)方差的區(qū)分誤差方式，用于自適應(yīng)調(diào)整經(jīng)典卡爾曼濾波器的濾波增益，從而達(dá)到平滑觀測值的作用，最終在擴(kuò)展卡爾曼濾波后輸出待測移動目標(biāo)的位置信息，實現(xiàn)了移動目標(biāo)的實時定位。在MATLAB上對該設(shè)計思路進(jìn)行了仿真，在勻速運(yùn)動模型下與現(xiàn)有的幾種算法進(jìn)行了精度的比較，所提出的雙卡爾曼濾波器在仿真上能達(dá)到較高的循跡精度，均方根誤差在視距情況下達(dá)到3 cm以內(nèi)，非視距情況下達(dá)到10 cm以內(nèi)。

發(fā)表于：5/31/2023

電感參數(shù)可視化測量方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

電感器有很多參數(shù)，其中最重要的兩個參數(shù)決定了電感器的性能：電感值和飽和電流。既有的電感參數(shù)測量方法要么能比較精確地測量電感值，要么能用其他輔助手段測量飽和電流，但都不能同時測量電感值和飽和電流。結(jié)合數(shù)字存儲示波器特殊的單次觸發(fā)和圖形顯示技術(shù)，設(shè)計簡易的電阻電感串聯(lián)測量電路，根據(jù)電感值的測量定義，測量出電感兩端的電壓值以及取樣電阻的電流變動值，從而計算出電感值。數(shù)字存儲示波器顯示測量曲線的拐點，即可求出電感飽和電流。通過實驗驗證，此方法能得到精確的電感值，同時能得到直觀的飽和電流值。方法原理簡單，設(shè)計合理，易于操作，是在實驗室缺少LCR測試儀的情況下一個經(jīng)濟(jì)有效的電感參數(shù)測量方法。

發(fā)表于：5/31/2023

基于改進(jìn)模糊PID位置隨動系統(tǒng)控制[測試測量][工業(yè)自動化]

針對直流有刷電機(jī)在使用傳統(tǒng)模糊PID控制器進(jìn)行位置隨動控制時，由于負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化導(dǎo)致系統(tǒng)跟隨性能下降以及負(fù)載轉(zhuǎn)矩未知的問題，提出了基于負(fù)載觀測器的改進(jìn)模糊PID控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)模糊PID控制器，在傳統(tǒng)模糊控制結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加負(fù)載觀測器，實時觀測系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩，并利用負(fù)載轉(zhuǎn)矩實時調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制器參數(shù)，提升了系統(tǒng)在負(fù)載轉(zhuǎn)矩突變時的位置跟隨能力。仿真結(jié)果表明：負(fù)載觀測器能實時、準(zhǔn)確地觀測負(fù)載轉(zhuǎn)矩，改進(jìn)模糊PID控制器對負(fù)載擾動有較強(qiáng)的抑制能力，并有效減小了系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時間和穩(wěn)態(tài)誤差。

發(fā)表于：5/31/2023

基于USB2.0總線的NAND Flash檢測及控制方法[測試測量][工業(yè)自動化]

在高速大容量存儲裝置設(shè)計中多采用NAND Flash存儲器，針對目前采用串口檢測壞塊、實現(xiàn)數(shù)據(jù)讀寫的方法存在檢測速度慢、等待時間長等缺點，提出了基于USB2.0總線的NAND Flash檢測與控制方法。利用FPGA邏輯控制功能和高速USB接口芯片設(shè)計通信和控制電路，并通過上位機(jī)軟件實現(xiàn)對Flash的命令、操作控制，由用戶通過PC應(yīng)用程序完成對NAND Flash的讀寫、擦除檢測及壞塊標(biāo)定。經(jīng)實驗應(yīng)用驗證，該方法檢測、讀寫速度快，使用靈活，能準(zhǔn)確、有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速讀寫、擦除及壞塊標(biāo)定，可廣泛應(yīng)用于存儲測試裝置的設(shè)計研制中。

發(fā)表于：5/31/2023

基于木馬特征風(fēng)險敏感的硬件木馬檢測方法[測試測量][信息安全]

針對現(xiàn)有硬件木馬檢測方法中存在的木馬檢出率偏低問題，提出一種基于木馬特征風(fēng)險敏感的門級硬件木馬檢測方法。通過分析木馬電路的結(jié)構(gòu)特征和信號特征，構(gòu)建11維硬件木馬特征向量；提出了基于Borderline-SMOTE的硬件木馬特征擴(kuò)展算法，有效擴(kuò)充了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的木馬樣本信息；基于PSO智能尋優(yōu)算法優(yōu)化SVM模型參數(shù)，建立了木馬特征風(fēng)險敏感分類模型。該方法基于Trust-Hub木馬庫中的17個基準(zhǔn)電路展開實驗驗證，其中16個基準(zhǔn)電路的平均真陽率（TPR）達(dá)到100%，平均真陰率（TNR）高達(dá)99.04%，與現(xiàn)有的其他檢測方法相比，大幅提升了硬件木馬檢出率。

發(fā)表于：5/31/2023

基于OpenMV的共享單車規(guī)范停車檢測[人工智能][智能交通]

為了解決城市中共享單車亂停亂放的問題，提出了一種基于OpenMV的共享單車規(guī)范停車系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由OpenMV開發(fā)板、BC20通信定位模塊以及OneNET云服務(wù)器等組成。其中OpenMV完成對停車狀態(tài)的檢測與識別，借助BC20內(nèi)置的網(wǎng)絡(luò)模塊與OneNET云服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，并將檢測結(jié)果反饋至小程序客戶端，從而實現(xiàn)對共享單車的停車檢測和控制。系統(tǒng)通過大量的測試，實驗結(jié)果表明系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，識別準(zhǔn)確率為94.1%，可以實現(xiàn)共享單車的規(guī)范停車自動檢測，具有良好的市場應(yīng)用前景與價值。

發(fā)表于：5/31/2023

基于單頁語義特征的垃圾網(wǎng)頁檢測[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決垃圾網(wǎng)頁檢測中特征提取難度高、計算量大的問題，提出一種僅基于當(dāng)前網(wǎng)頁的HTML腳本提取語義特征的方法。首先使用深度優(yōu)先搜索和動態(tài)規(guī)劃相結(jié)合的記憶化搜索算法對域名進(jìn)行單詞切割，采用隱含狄利克雷分布提取主題詞，基于Word2Vec詞向量和詞移距離計算3個單頁語義相似度特征；然后將單頁語義相似度特征融合單頁統(tǒng)計特征，使用隨機(jī)森林等分類算法構(gòu)建分類模型進(jìn)行垃圾網(wǎng)頁檢測。實驗結(jié)果表明，基于單頁內(nèi)容提取語義特征融合單頁統(tǒng)計特征進(jìn)行分類的AUC值達(dá)到88.0%，比對照方法提高4%左右。

發(fā)表于：5/31/2023

基于動態(tài)圖卷積的點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

大多數(shù)傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)點云補(bǔ)全學(xué)習(xí)方法僅僅使用了全局特征而忽略了局部特征，為了更好地提取和使用點云的局部特征，提出了一個基于深度學(xué)習(xí)的端到端點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)。在點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)（PCN）的基礎(chǔ)上，編碼部分引入針對局部特征改進(jìn)的動態(tài)圖卷積（DGCNN），使用多個不同維度的邊卷積提取較為豐富的局部特征，并按照距離弱化遠(yuǎn)點的特征；然后用深度殘差網(wǎng)絡(luò)連接的思想優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)多尺度特征的融合，并加入平均池化彌補(bǔ)全局池化造成的信息損失；在解碼部分引入折疊網(wǎng)絡(luò)（FoldingNet），使輸出的點云更加完整。實驗結(jié)果表明，該點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)相對PCN等點云補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)有部分提升，驗證了新方法的有效性。

發(fā)表于：5/31/2023

紋理特征提取方法綜述[其他][其他]

圖像紋理特征提取是圖像紋理分類與分割的基礎(chǔ)，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像等領(lǐng)域。對近期的主流紋理特征提取方法以及融合方法進(jìn)行了分析與總結(jié)，并探討了紋理特征提取方法未來的研究方向。首先詳細(xì)介紹了12個主流的公開紋理數(shù)據(jù)集的特點及其適用場景；接著總結(jié)了近幾年出現(xiàn)的一些紋理特征提取方法，并根據(jù)特征融合方式從多個角度對紋理特征融合方法進(jìn)行了分類介紹；最后總結(jié)了紋理特征提取存在的難點和挑戰(zhàn)，并對未來的紋理特征提取方法研究方向進(jìn)行思考和討論。

發(fā)表于：5/31/2023

空基網(wǎng)絡(luò)定向天線對準(zhǔn)與跟蹤技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了滿足寬頻帶、大容量、遠(yuǎn)距離和多成員等未來通信需求，定向天線逐漸廣泛地投入應(yīng)用。由于定向天線只在某些特定方向上收發(fā)電磁波，相比于全向天線其隱蔽性和抗干擾性強(qiáng)，增加了輻射功率的有效利用率，因此能擴(kuò)大通信距離，更好地適應(yīng)多節(jié)點的復(fù)雜環(huán)境。但同時該特性也使得“定向天線對準(zhǔn)”成為了研究熱點，尤其是為了緩解通信頻段變高后傳播損耗帶來的影響，定向天線波束收窄，導(dǎo)致對準(zhǔn)難度進(jìn)一步加劇；而空基環(huán)境中通信雙方高速運(yùn)動，如何保持實時跟蹤也成為關(guān)鍵問題。因此針對空-空應(yīng)用場景，綜述定向天線對準(zhǔn)及跟蹤過程中指向求解、角度測量和波束跟蹤等方法，并討論分析了各方法的優(yōu)缺點；總結(jié)出以軌跡預(yù)測為輔助，基于坐標(biāo)-信號聯(lián)合跟蹤控制方案的系統(tǒng)架構(gòu)，說明了定向天線對準(zhǔn)及跟蹤技術(shù)的潛在挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展方向。

發(fā)表于：5/31/2023

應(yīng)對實際工程挑戰(zhàn)，如何為嵌入式軟件開發(fā)選擇編譯器[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　在過去數(shù)十年，摩爾定律一直支配著半導(dǎo)體的發(fā)展。隨著MCU的性能越來越強(qiáng)，嵌入式產(chǎn)品也越來越智能，嵌入式軟件也變得越來越復(fù)雜。編譯器作為嵌入式軟件開發(fā)的基礎(chǔ)工具，將程序員編寫的源代碼轉(zhuǎn)換為底層硬件可以執(zhí)行的機(jī)器指令。一款優(yōu)秀的編譯器既需要對程序進(jìn)行優(yōu)化，確保程序可以高效地運(yùn)行，同時又需要保證轉(zhuǎn)換的一致性。

發(fā)表于：5/29/2023

如何通過人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)對零售勞動力和執(zhí)行方面的挑戰(zhàn)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　今年以來國內(nèi)消費(fèi)持續(xù)恢復(fù)，國內(nèi)零售市場呈穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢，而商務(wù)部也將2023年定為“消費(fèi)提振年”，消費(fèi)的基礎(chǔ)性作用被進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)。面對不斷增長的需求，零售團(tuán)隊人員數(shù)量及具體運(yùn)營執(zhí)行是否能及時匹配，正成為零售商們不得不面臨的挑戰(zhàn)。零售團(tuán)隊人員的短缺將使商店難以正常運(yùn)營。當(dāng)商店經(jīng)理的人數(shù)捉襟見肘時，他們可能沒有時間對員工進(jìn)行新技能培訓(xùn)，幫助員工提高現(xiàn)有的技能組合，或者弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店經(jīng)理也可能難以對已有員工進(jìn)行有效的安排。鑒于如今客戶和員工的期望之高前所未有，因此很難追蹤每位團(tuán)隊成員的排班偏好和可用性。

發(fā)表于：5/29/2023

基于變壓器的穩(wěn)壓器采用靈活的TLVR結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)極快的動態(tài)響應(yīng)[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

　　對于需要數(shù)千安培大電流的應(yīng)用來說，具有極快動態(tài)響應(yīng)的穩(wěn)壓器（VR）是非常合宜的。本文介紹基于變壓器的穩(wěn)壓器，其采用跨電感電壓調(diào)節(jié)器（TLVR）結(jié)構(gòu)，設(shè)計用于在負(fù)載瞬變期間實現(xiàn)極快響應(yīng)。采用TLVR結(jié)構(gòu)的基于變壓器的穩(wěn)壓器克服了傳統(tǒng)TLVR結(jié)構(gòu)的缺點，提供很大的設(shè)計靈活性和極快的瞬態(tài)響應(yīng)，因而輸出電容和解決方案尺寸更小，系統(tǒng)成本更低。文中提供了詳細(xì)的實驗結(jié)果和案例研究，以展示采用TLVR結(jié)構(gòu)的基于變壓器的穩(wěn)壓器具備的綜合優(yōu)勢。

發(fā)表于：5/29/2023

恩智浦S32G3處理器加速開發(fā)軟件定義汽車和安全處理[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　隨著S32G3系列量產(chǎn)，S32G系列汽車網(wǎng)絡(luò)處理器的規(guī)模翻了一番，其性能、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬均為S32G2系列的2.5倍。新的S32G3處理器與S32G2處理器兼容封裝引腳和軟件，允許客戶設(shè)計性能擴(kuò)展約10倍，以支持多個產(chǎn)品層或隨著時間的推移提高產(chǎn)品性能。S32G系列現(xiàn)在從三個雙核鎖步微控制器擴(kuò)展到四個雙核鎖步微控制器+八路高性能微計算機(jī)，提供3.9k到36k DMIPS的處理范圍。

發(fā)表于：5/29/2023

人工智能在5G和6G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　人工智能（AI）革命已經(jīng)到來。隨著ChatGPT等應(yīng)用的公開發(fā)布，人們得以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的力量和潛力獲得親身體驗。ChatGPT是一個語言模型，該模型使用來自互聯(lián)網(wǎng)和書籍的海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練，能夠生成類似真人撰寫的文本。這種類型的應(yīng)用完美體現(xiàn)出了人工智能的優(yōu)勢。它可以通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化在復(fù)雜場景下的輸出。

發(fā)表于：5/29/2023